截至 2025 年，小米汽车的自动驾驶技术已进入行业第一梯队，但尚未实现完全无人驾驶（L4/L5 级）。以下是具体分析：
一、技术能力与硬件配置
- 端到端智能驾驶系统
小米 SU7 Ultra 搭载了 “车位到车位” 端到端智能驾驶系统，通过激光雷达、高清摄像头、超声波雷达及双 NVIDIA Orin-X 芯片（总算力 508 TOPS）实现复杂场景的感知与决策。该系统支持高速 NOA（导航辅助驾驶）、城市 NOP（自动泊车）、跨楼宇自动泊车等功能，并通过视觉语言大模型优化用户体验。
- 硬件与算法创新
- 神经拟态芯片：2025 款 SU7 配备自研的 “赤兔 N1” 芯片，支持脉冲神经网络（SNN）实时训练，决策延迟低至 0.8ms，复杂城市场景下变道成功率达 99.3%。
- 感知能力：12 颗摄像头（含 3 颗 4D 毫米波雷达）和 1550nm 激光雷达组成 360° 感知矩阵，探测距离延伸至 300 米，可识别 0.1 米级障碍物。
- 数据驱动：基于小米生态链的百万级智能设备数据训练，系统能适应复杂路况（如无保护路口、极端天气）。
- 行业对比
尽管小米投入超 55 亿元研发自动驾驶，但与华为等头部企业相比仍有差距。华为已实现 L3 级自动驾驶（如 ADS 3.0），而小米智能驾驶仍停留在 L2 + 级别，依赖高算力芯片和激光雷达融合方案，尚未实现真正的端到端自动驾驶。
二、法规与政策限制
- 国内法规
中国工信部明确要求车企禁用 “自动驾驶”“高阶智驾” 等术语，统一为 “组合辅助驾驶”，并限制 OTA 升级频率。北京、深圳等地虽允许 L3 级自动驾驶上路，但事故责任仍由驾驶员承担。
- 国际标准
小米 SU7 的智能驾驶功能符合 SAE L2 级标准（部分场景接近 L3），但未通过 L3 级官方认证。例如，其高速 NOA 功能需驾驶员全程监控，无法在复杂城市场景下完全脱手。
三、实际应用与用户体验
- 功能覆盖
- 高速场景：支持自动变道、超车、匝道识别等，实测高速领航辅助功能表现稳定。
- 城市场景：可应对无保护左转、环岛绕行、斑马线礼让等，但极端天气（如暴雨、浓雾）下传感器性能可能下降。
- 泊车场景：跨楼层自动泊车和机械臂充电功能已落地，但部分用户反馈存在泊车撞墙等系统故障。
- 用户反馈
小米 SU7 的智能驾驶系统在易用性和响应速度上获得认可，但也存在对特殊交通标识识别不准确、复杂并线决策迟疑等问题。
四、未来规划与挑战
- 技术目标
雷军提出 “2025 年进入自动驾驶第一阵营”，计划通过端到端大模型和数据闭环实现 L3 级自动驾驶量产，并探索 L4 级技术。
- 挑战
- 法规滞后：L3 级自动驾驶的全国性法规尚未明确，量产时间表可能推迟。
- 技术瓶颈：端到端算法依赖海量数据，小米在复杂场景（如施工路段、异形障碍物）的识别能力仍需提升。
- 竞争压力：华为、小鹏等已实现城市 NOA 全场景覆盖，小米需加速技术迭代以缩小差距。
结论
2025 年，小米汽车的自动驾驶技术处于L2 + 级别，部分场景（如高速 NOA、自动泊车）接近 L3，但尚未达到完全无人驾驶（L4/L5）。其硬件配置和算法创新为未来升级奠定基础，但受限于法规和技术成熟度，短期内难以实现真正的无人驾驶。消费者在使用时仍需全程监控，避免对辅助驾驶功能产生误判。
